异常状况检测

数据监控：通过收集系统运行的实时数据，设定阈值范围，对超出预期范围的数据进行标记和警报。

日志分析：利用日志记录的历史信息，检测异常模式，识别异常使用或故障迹象。

机器学习：训练模型识别正常行为，使用分类算法自动检测和标记异常行为或事件。

规则引擎：建立基于专家知识的规则集，当满足某些条件时触发异常警报或执行特定动作。

行为分析：监控系统组件或用户的常规行为，识别偏离正常行为的异常情况。

网络流量监测：借助网络流量分析工具，检测异常通信模式和潜在的攻击活动。

外部基线比较：将当前系统状态指标与正常基线进行比较，识别显著的偏差作为异常。

气体检测仪：用于检测环境中有毒有害气体的浓度，确保空气质量安全，保护人员安全。

温度传感器：用于监测环境或设备温度，及时发现过热或低温异常，防止设备损坏或影响安全。

震动传感器：检测机械设备运行中的异常振动，预防故障发生，延长设备使用寿命。

红外热成像仪：用于识别电气设备或机械设备的异常发热部位，快速定位故障点，防止火灾等事故。

电流电压检测仪：用于监控电力系统中的电流、电压变化，及时发现异常波动，避免电力故障。

声级计：用于检测环境中噪音水平，判断异常声音来源，帮助维护安静、舒适的工作环境。

漏水检测仪：用于检测管道、储水设备中的漏水情况，避免水资源浪费及水损害。

光纤传感器：用于长距离检测机械应变、温度变化等，适合复杂环境中的实时监控。

火焰检测仪：用于探测明火或辐射能量，快速响应火灾，提升安全应对能力。

位移传感器：用于监控物体位置变化，识别异常移动，确保安全。